@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00130577,
 book = {全国大会講演論文集},
 issue = {データベースとメディア},
 month = {Sep},
 note = {インターネットに代表される情報ネットワーク時代の情報氾濫を解決する1つのアプローチとして、情報フィルタリンクの研究が近年盛んに行なわれている。情報フィルタリングは、動的に追加されるテキストからユーザの興味に適合するテキストを抽出する技術である。その抽出のために、ユーザの興味を記述するプロファイルとテキストとの比較を行なう。その比較を行なうのに、情報検索の1つのモデルであるベクトル空間モデルを用いる方法がある。ベクトル空間モデルでは、テキスト内に出現する語句に基づき特微ベクトルを決定する。プロファイルとテキストの類似度を、対応する特徴ベクトルの類似度とみなして、ユーザの興味に近いテキストのみを抽出する。この時、特徴ベクトルを計算するためには、日本語のテキストの場合には、形態素解析などの語句切り出し方法が必要である。本稿では、我々が開発したネットワーク情報フィルタリングのアーキテクチャについて述べ、情報フィルタリンダの評価方法を考察する。また、文字種の違いによって基底語を決める方法と、形態素解析によって基底語を決める方法について、WWW上の電子新聞を用いて評価した。さらに、Saltonが評価している3つの関連フィードバックを、情報検索システム評価用ベンチマーク(BMIR-J1)を用いて評価した。},
 pages = {223--224},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {WWW上の電子新聞に対する情報フィルタリング},
 volume = {第53回},
 year = {1996}
}